【摘 要】
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提出一种基于支持向量机的提取和识别肺CT图像三维磨玻璃结节(GGN)的算法。该算法首先根据肺实质三维图像的连通性,分割出肺实质区域,然后在肺实质区域内提取潜在GGN的孤立组
【机 构】
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首都医科大学生物医学工程学院,复旦大学附属华东医院CT室
【基金项目】
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北京自然科学基金(7142022)
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提出一种基于支持向量机的提取和识别肺CT图像三维磨玻璃结节(GGN)的算法。该算法首先根据肺实质三维图像的连通性,分割出肺实质区域,然后在肺实质区域内提取潜在GGN的孤立组织,并用三维形状特征和三维纹理特征建立识别结节的线性模型。依据临床医师标定的图像,通过支持向量机确定该线性模型参数。最后,采用该线性模型识别孤立组织中的结节。本研究采用139例临床医师标定的肺腺癌数据,其中100例作为训练集,39例作为测试集。测试结果表明,该算法可有效识别出肺CT图像的GGN,通过受试者工作特征曲线(ROC),得到RO
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